الگوریتم‌های جادویی
چگونه پردازش زبان طبیعی عملیات کسب‌وکار را متحول می‌کند
چه چیزی پشت هیاهوی پردازش زبان طبیعی (NLP) پنهان شده است؟ NLP چه چیزی برای کسب‌وکارهای جهانی به ارمغان می‌آورد؟ آیا کارکنان انسانی باید نگران از دست دادن شغل‌های خود باشند؟
امروزه بسیاری از شرکت‌ها به‌دقت به راهحلهای NLP می‌نگرند، عمدتاً به دلیل پتانسیل صرفه‌جویی در هزینه این فناوری ثابت کرده که در صرفه‌جویی منابعی همچون زمان، پول و تلاش انسانی موثر است. به طور کلی، یک برنامه NLP می‌تواند در حوزه‌های مختلفی از عملیات کسب‌وکار مفید باشد، از جمله:
- خودکارسازی وظایف روتین: یک راه‌حل NLP می‌تواند نیاز به دخالت انسانی را کاهش دهد و باعث صرفه‌جویی در هزینه‌های نیروی کار شرکت شود؛ به عنوان مثال، خودکار کردن پاسخگویی به استعلامات مشتریان و پردازش تراکنش‌ها در این دسته از موارد قرار می‌گیرد. به گفته Accenture مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مانند GPT-4 بر ۴۰ درصد از کل ساعات کاری تاثیر می‌گذارند.
- ساختاردهی داده‌های شرکت: یک اپلیکیشن NLP مجهز به هوش مصنوعی می‌تواند حجم عظیمی از متن‌ها را پردازش و بر اساس نیاز، آنها را تحلیل کند.
- بهبود خدمات مشتری و پشتیبانی کارایی: یک برنامه NLP می‌تواند در مدت‌زمان کمتری به درخواست‌های بیشتری از مشتریان رسیدگی کند و بهره‌وری کلی تیم‌های خدمات مشتری را افزایش دهد.
- بهبود رضایت و تعامل مشتری: به لطف تعامل بالا و در دسترس بودن، ۷.۲۴ تحقیقات نشان می‌دهند مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) می‌توانند در رسیدگی به حدود ۷۰ درصد ارتباطات پیچیده خدمات مشتری مفید باشند.
- اجرای فرایندهای پویا برای آموزش و جذب نیرو: راهحلهای NLP می‌توانند کارکنان را به شکلی کارآمد و تعاملی آموزش دهند.
- کاهش خطاهای انسانی: مدل‌های زبانی NLP می‌تواند با ارائه پاسخ‌های دقیق و یکسان، هزینه‌ها را از طریق کاهش نیاز به اصلاحات پرهزینه و کارهای مجدد کم کند.
یکی از کاربردهای احتمالی و متفاوت NLP این است که اخیراً یکی از تولیدکنندگان جهانی خودرو دستیار مجازی تعاملی برای آموزش کارکنان ساخته است. البته، این فناوری می‌تواند احساسات یا قصد پشت متن مشتری را شناسایی کند (یعنی تحلیل احساسات را انجام دهد)، اما پاسخی که یک برنامه NLP تولید می‌کند، هنوز نمی‌تواند با همدلی ارتباط شخصی انسانی مقایسه شود.
علاوه بر این، به طور کلی در برخی موقعیت‌ها مانند حل خلاقانه مسائل و تصمیم‌گیری بیشتر به نیروی کار انسانی نیاز است.
چگونه پردازش زبان طبیعی عملیات کسب‌وکار را متحول می‌کند
چه چیزی پشت هیاهوی پردازش زبان طبیعی (NLP) پنهان شده است؟ NLP چه چیزی برای کسب‌وکارهای جهانی به ارمغان می‌آورد؟ آیا کارکنان انسانی باید نگران از دست دادن شغل‌های خود باشند؟
امروزه بسیاری از شرکت‌ها به‌دقت به راهحلهای NLP می‌نگرند، عمدتاً به دلیل پتانسیل صرفه‌جویی در هزینه این فناوری ثابت کرده که در صرفه‌جویی منابعی همچون زمان، پول و تلاش انسانی موثر است. به عنوان مثال، IBM اعلام کرده است راهحلهای NLP آنها می‌تواند زمان صرف‌شده برای وظایف جمع‌آوری اطلاعات را تا ۵۰ درصد کاهش دهد. البته میزان صرفه‌جویی‌ای که فناوری NLP می‌تواند برای یک شرکت خاص به ارمغان بیاورد بسته به شرایط و زمینه‌های خاص متفاوت خواهد بود. به طور کلی، یک برنامه NLP می‌تواند در حوزه‌های مختلفی از عملیات کسب‌وکار مفید باشد، از جمله:
- خودکارسازی وظایف روتین: یک راه‌حل NLP می‌تواند نیاز به دخالت انسانی را کاهش دهد و باعث صرفه‌جویی در هزینه‌های نیروی کار شرکت شود؛ به عنوان مثال، خودکار کردن پاسخگویی به استعلامات مشتریان و پردازش تراکنش‌ها در این دسته از موارد قرار می‌گیرد. به گفته Accenture مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مانند GPT-4 بر ۴۰ درصد از کل ساعات کاری تاثیر می‌گذارند.
- ساختاردهی داده‌های شرکت: یک اپلیکیشن NLP مجهز به هوش مصنوعی می‌تواند حجم عظیمی از متن‌ها را پردازش و بر اساس نیاز، آنها را تحلیل کند.
- بهبود خدمات مشتری و پشتیبانی کارایی: یک برنامه NLP می‌تواند در مدت‌زمان کمتری به درخواست‌های بیشتری از مشتریان رسیدگی کند و بهره‌وری کلی تیم‌های خدمات مشتری را افزایش دهد.
- بهبود رضایت و تعامل مشتری: به لطف تعامل بالا و در دسترس بودن، ۷.۲۴ تحقیقات نشان می‌دهند مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) می‌توانند در رسیدگی به حدود ۷۰ درصد ارتباطات پیچیده خدمات مشتری مفید باشند.
- اجرای فرایندهای پویا برای آموزش و جذب نیرو: راهحلهای NLP می‌توانند کارکنان را به شکلی کارآمد و تعاملی آموزش دهند.
- کاهش خطاهای انسانی: مدل‌های زبانی NLP می‌تواند با ارائه پاسخ‌های دقیق و یکسان، هزینه‌ها را از طریق کاهش نیاز به اصلاحات پرهزینه و کارهای مجدد کم کند.
یکی از کاربردهای احتمالی و متفاوت NLP این است که اخیراً یکی از تولیدکنندگان جهانی خودرو دستیار مجازی تعاملی برای آموزش کارکنان ساخته است. این دستیار به تیم‌های فروش کمک می‌کند دانش‌شان را درباره محصولات تقویت کنند.
بنابراین با توجه به کارآمدی چت‌بات در تمامی ابعاد زندگی روزمره و تجاری امروز به یک نقشه راه برای همکاری موفق با یک چت‌بات NLP پرداخته شده است. چت جی‌پی‌تی به عنوان نمونه در نظر گرفته می‌شود تا بررسی شود چگونه می‌توان از آن به‌درستی در عملیات تجاری استفاده کرد.
۱. اهداف کسب‌وکار خود را قبل از پیاده‌سازی تعریف کنید. این کار به شما کمک می‌کند ارائه‌دهنده و راه‌حلی را انتخاب کنید که با اهداف کسب‌وکاری‌تان هماهنگ باشد.
۲. یک ارائه‌دهنده معتبر انتخاب کنید که سابقه پیاده‌سازی موفق چت جی‌پی‌تی را داشته باشد و بتواند مراجع و مطالعات موردی ارائه دهد.
۳. قابلیت‌های راه‌حل را ارزیابی کنید؛ تا اطمینان حاصل شود که می‌تواند نیازهای کسب‌وکار شما را برآورده کند. عواملی مانند دقت، سرعت، مقیاس‌پذیری و گزینه‌های سفارشی‌سازی را در نظر بگیرید.
۴. برای پیاده‌سازی و نگهداری برنامه‌ریزی کنید. اطمینان حاصل کنید که برنامه‌ای برای ادغام راه‌حل با سیستم‌های موجود، آموزش تیم خود برای استفاده از آن و ارائه پشتیبانی و نگهداری مداوم دارید.
۵. چت جی‌پی‌تی را قبل از پیاده‌سازی با یک گروه کوچک از مشتریان یا کارکنان آزمایش کنید تا مشکلات یا باگ‌های احتمالی شناسایی شوند.
۶. این مدل زبانی را به عنوان یک چت‌بات به طور مداوم آموزش دهید تا عملکرد و دقت آن بهبود یابد.
۷. به ملاحظات اخلاقی مانند تعصب در داده‌های آموزشی یا ابهام‌آمیز بودن برخی از اطلاعات توجه کنید.
۸. اطمینان از حریم خصوصی و امنیت داده‌ها برای محافظت از اطلاعات شخصی مشتریان و حفظ اعتبار کسب‌وکار را داشته باشد.
۹. به طور مداوم عملکرد چت جی‌پی‌تی را نظارت و ارزیابی کنید تا مطمئن شوید اهداف کسب‌وکاری شما را برآورده می‌کند. از معیارهایی مانند دقت، زمان پاسخدهی و رضایت مشتری برای ارزیابی اثربخشی این راه‌حل استفاده کنید.
۱۰. با این چت‌بات بهبود و نوآوری ایجاد کنید تا از رقبا جلوتر پیش روید. به بررسی کاربردها و موارد استفاده جدید بپردازید و به ادغام فناوری‌های جدید با محصول خود فکر کنید.
ارتباط انسانی همچنان مهم است
با وجود پیشرفت‌های فزاینده در راهحلهای NLP، در برخی شرایط تماس انسانی همچنان به همان اندازه مهم باقی خواهد ماند. به عنوان مثال، راهحلهای NLP ممکن است قادر به ارائه حمایت عاطفی دقیق به مشتریانی که ناراحت یا مضطرب هستند نباشند. البته، این فناوری می‌تواند احساسات یا قصد پشت متن مشتری را شناسایی کند (یعنی تحلیل احساسات را انجام دهد)، اما پاسخی که یک برنامه NLP تولید می‌کند، هنوز نمی‌تواند با همدلی ارتباط شخصی انسانی مقایسه شود.
علاوه بر این، به طور کلی در برخی موقعیت‌ها مانند حل خلاقانه مسائل و تصمیم‌گیری بیشتر به نیروی کار انسانی نیاز است. با توجه به تجربیات دیده‌شده، فناوری NLP می‌تواند وظایف روتین را به‌خوبی انجام دهد و اطلاعات پایه را عرضه کند؛ اما هنوز آن‌قدر پیشرفته نیست که بتواند جایگزین کامل تفکر انتقادی انسان شود.
پس جای نگرانی نیست؛ فناوری NLP حداقل در آینده نزدیک به طور کامل جایگزین تعامل، تخصص و تجربه انسانی نخواهد شد.
منبع: فوربس
